데이터 보안이란?

데이터 보안이 비즈니스 성공에 중요한 이유를 알아보세요. 보안 및 규정 준수 전략을 형성하는 주요 위험, 도구 및 추세를 살펴봅니다.

데이터 보안은 수명 주기 전반에서 민감한 정보를 무단 액세스, 손실 또는 오용으로부터 보호합니다. 조직에서는 데이터와 사용자 활동을 확인할 수 있고, 내부자 위험을 줄이며, 사이버 위협에 대한 노출도 낮출 수 있습니다. 디지털 환경이 더 복잡해질수록 데이터 보안은 정보를 보호하고, 신뢰를 지키고, 규정 준수를 보장하고, 비즈니스 복원력을 지원하는 데 더욱 중요한 역할을 수행합니다.

데이터 보안은 수명 주기 전반에서 민감한 정보를 보호하고, 무단 액세스를 막고, 내부자 위험을 줄이고, 점점 더 정교해지는 사이버 공격에 대응합니다.
데이터 보안은 침해 위험을 줄이는 동시에 고객 신뢰를 높이고, 규정 준수를 지원하고, 비즈니스 복원력을 강화하므로 조직의 성공에 반드시 필요합니다.
효과적인 데이터 보안은 계층화된 보호 기능을 활용합니다. 암호화, 액세스 제어, 엔드포인트 보호 같은 제어 기능은 함께 작동하면서 위험을 줄이고, 정책을 적용할 뿐 아니라 시스템 전반의 파악 능력을 높여 줍니다.
AI 기반 보안, 데이터 보안 태세 관리, 다중 클라우드 보안, 제로 트러스트 아키텍처, 컴퓨터 ID 관리 같은 새로운 추세가 데이터 보안 전략을 바꾸고 있습니다.
Microsoft Security는 민감한 데이터를 분류하고 레이블을 지정하는 도구, 사이버 위협을 탐지하고 대응하는 기능, 액세스를 관리하는 기능 그리고 클라우드, 하이브리드, 온-프레미스 환경 전반의 활동을 모니터링하는 기능을 포함하여 포괄적인 데이터 보호 및 규정 준수 기능을 제공합니다.

데이터 보안이 중요한 이유는 무엇인가요?

데이터 보안은 민감한 정보를 보호하고 비즈니스 운영을 지원하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터 침해는 심각한 결과를 초래할 수 있으며, 단 한 번의 사고만으로도 비즈니스 성과와 시장 평판에 지속적인 악영향을 미칠 수 있습니다. 성공적인 사이버 공격은 민감한 데이터를 노출하고, 시스템을 중단시키고, 조직의 평판에 심각한 피해를 줄 수 있습니다.

데이터 보안의 중요성은 단순한 기술적 보호 조치를 넘어, 고객의 신뢰를 유지하고, 규제 요구 사항을 충족하며, 비즈니스의 연속성을 보장하는 데 있습니다. 장기적인 비즈니스 성공에 데이터 보안이 꼭 필요한 이유는 다음과 같습니다.

⁠중요한 데이터 보호: 고객 기록, 직원 데이터, 지적 재산과 같은 개인 및 조직 정보를 오용, 손실, 무단 액세스로부터 보호합니다.
데이터 침해 방지: 금전적 벌금, 법적 조치, 운영 중단, 평판 손상으로 이어질 수 있는 많은 비용이 드는 인시던트가 발생할 위험을 줄입니다.
위협 탐지 개선: 책임 있는 데이터 처리 방식을 활성화하고, 액세스 제어를 적용하고, 강력한 사이버 보안을 실행하여 사이버 위협을 조기에 식별합니다.
⁠신뢰 및 평판 유지: 강력한 데이터 보호 수준을 입증하여 고객의 신뢰를 높이고 브랜드 신뢰도도 강화합니다.
⁠고객 유지율 향상: 중요한 정보가 안전하고 책임 있게 처리된다는 점을 보여 주어 브랜드 충성도와 참여를 높입니다.
⁠비즈니스 복원력 강화: 인시던트 응답 속도를 높이고, 중단 상황에서 더 빨리 복구하고, 운영을 계속 이어 갈 수 있도록 지원합니다.
규정 준수 지원: 중요한 데이터를 보호하고, 위험을 줄이고, 규정 준수 제어를 지원해 GDPR(일반 데이터 보호 규정), HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act) 그리고 PCI DSS(결제 카드 산업 데이터 보안 표준)에 따른 규제 요구 사항을 충족하는 데 도움이 됩니다.

데이터 보안과 데이터 개인 정보 보호 비교

데이터 보안과 데이터 개인 정보 보호는 서로 밀접하지만 정보를 보호하는 목적은 서로 다릅니다.

데이터 보안의 정의: 데이터 보안은 암호화, 액세스 관리, 모니터링 같은 기술적 제어를 활용하여 정보를 무단 액세스, 손실 또는 오용으로부터 보호합니다. 예를 들어 회사는 고객 결제 정보를 암호화하고, 승인된 직원만 액세스하도록 제한할 수 있습니다.
데이터 개인 정보 보호의 정의: 정보를 수집, 사용, 공유하는 방식을 관리합니다. 데이터 개인 정보 보호는 개인이 자신의 개인 데이터를 통제할 수 있게 하고, 조직은 이를 책임감 있고 투명하게 관리하도록 합니다. 예를 들어 회사는 고객에게 명확한 개인정보처리방침을 제공하고, 제3자와의 데이터 공유를 거부할 수 있는 선택권을 부여할 수 있습니다.

데이터 보안과 데이터 프라이버시가 함께 작동하는 방식

데이터 보안은 데이터를 저장하고 처리하는 인프라와 시스템을 보호하고, 데이터 개인 정보 보호는 이러한 데이터가 수집되고 사용되는 방식을 정합니다. 이 두 가지는 함께 적용할 경우 조직이 액세스를 제어하고, 책임 있는 관행을 적용하고, 책임성을 보여 주는 데 도움이 됩니다.

이러한 정렬은 규정 준수를 지원하고, 위험을 줄이고, 고객 신뢰를 지키고, 정보 관리의 기술적 측면과 윤리적 측면을 모두 보호합니다. 강력한 데이터 거버넌스는 이런 활동이 조율되고, 일관되며, 비즈니스 목표와 맞닿아 있도록 하며, 이를 통해 조직은 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터를 책임 있게 관리할 수 있습니다.

데이터 보안의 유형

중요한 데이터를 보호하는 단 하나의 방법은 없습니다. 대신 조직은 여러 방법과 도구를 함께 사용히야 위험을 줄이고 정보를 안전하게 지킵니다. 이러한 관행은 강력한 데이터 보안 관리를 위한 토대가 되어 팀이 환경 전반에서 사이버 위협을 모니터링하고, 제어하고, 대응하는 데 도움이 됩니다.

다음은 가장 일반적인 몇 가지 데이터 보안 관행입니다.

⁠암호화: 읽을 수 있는 데이터를 암호화된 형식으로 바꾸며, 복호화 키가 있어야만 액세스할 수 있습니다. 암호화는 저장 중인 데이터와 전송 중인 데이터를 보호하여 권한이 없는 사용자가 중요한 정보에 액세스하기 어렵게 합니다.
⁠액세스 제어: 역할, 권한 또는 상황에 따라 데이터를 볼 수 있거나 사용할 수 있는 사람을 제한합니다. 액세스 제어는 적절한 인원만 특정 데이터와 상호 작용할 수 있게 해 무단 액세스를 방지하는 데 도움이 됩니다.
⁠침입 탐지 시스템: 네트워크와 시스템에서 의심스러운 활동을 모니터링합니다. 이러한 시스템은 잠재적인 사이버 위협을 감지할 경우 보안 팀에 알림을 보내 조직이 빠르게 대응하고 피해를 막을 수 있도록 돕습니다.
⁠데이터 마스킹: 실제 데이터 대신 그럴듯하지만 가짜 값을 사용하여 운영 환경이 아닌 곳에서 중요한 정보를 보호합니다. 실제 데이터를 노출하지 않고도 테스트, 교육, 분석에 유용하게 활용할 수 있습니다.
⁠토큰화: 중요한 데이터를 가치가 없으며 중요하지 않은 토큰으로 바꿉니다. 원본 데이터는 다른 안전한 위치에 저장되고, 토큰은 처리나 거래 중에 사용됩니다.
⁠안전한 백업: 데이터의 암호화된 복사본을 만들어 두었다가 손실, 손상, 공격이 발생하면 복원할 수 있게 합니다. 안전한 백업은 비즈니스 연속성 및 재해 복구에 반드시 필요합니다.
⁠엔드포인트 보호: 네트워크에 연결되는 노트북, 휴대폰, 태블릿 같은 디바이스를 보호합니다. 엔드포인트 보호 도구는 사용자 디바이스에서 멀웨어 감염, 무단 액세스 그리고 데이터 누출을 방지하는 데 도움이 됩니다.

이러한 각각의 방법은 강력한 데이터 보안 태세를 구축하는 역할을 합니다. 함께 사용하면 보호 계층을 구축하여 위험을 줄이고 시스템 전반의 파악 능력을 높이는 데 도움이 됩니다.

데이터 보안 위험

강력한 데이터 보안 관행을 갖추고 있어도 위험은 여전히 존재합니다. 가장 흔한 위협을 이해하면 보안 팀이 더 나은 방어 체계를 마련하고 문제가 생겼을 때 더 빠르게 대응하는 데 도움이 됩니다.

주의해야 할 주요 위험 요소는 다음과 같습니다.

⁠내부자 위협: 시스템에 합법적으로 액세스할 수 있는 조직 내부의 사람, 즉 직원, 계약업체 또는 공급업체가 부여받은 권한을 악용할 때 발생합니다. 내부자 위협은 개인적 이득을 위해 데이터를 훔치는 것처럼 고의일 수도 있고, 중요한 파일을 잘못 다루는 것처럼 비의도적일 수도 있습니다. 내부자는 이미 액세스 권한을 가지고 있기 때문에 이들의 행동은 더 알아채기 어렵고 더 큰 피해를 줄 수 있습니다.
⁠인적 오류: 실수는 누구에게나 생기며, 데이터 침해의 주요 원인 중 하나입니다. 여기에는 중요한 정보를 잘못된 사람에게 보내는 것, 보안 설정을 잘못 구성하는 것 또는 데이터 처리 정책을 따르지 않는 것이 포함됩니다. 작은 실수도 데이터를 노출하거나 공격자가 악용할 수 있는 취약성을 만들 수 있습니다.
⁠해킹: 해킹이란 컴퓨터를 사용하여 데이터를 갈취하거나, 네트워크 또는 파일을 손상하거나, 조직의 디지털 환경을 가로채거나, 조직의 데이터 및 활동을 중단하려는 일체의 시도를 가리킵니다. 해킹 방법으로는 피싱, 맬웨어, 코드 손상, DDoS(분산형 서비스 거부) 공격 등이 있습니다.
⁠맬웨어: 맬웨어는 권한 없는 사용자가 환경에 액세스할 수 있도록 하는 웜, 바이러스 및 스파이웨어를 가리키는 용어입니다. 환경에 진입한 악의적인 사용자는 IT 네트워크 및 엔드포인트 디바이스를 중단하거나 파일에 기록되어 있는 자격 증명을 갈취할 수 있게 됩니다.
⁠Ransomware: 랜섬웨어는 랜섬을 지불하기 전까지 네트워크 및 파일에 대한 액세스를 차단하는 맬웨어입니다. 전자 메일 첨부 파일을 열고 광고를 클릭하는 것은 컴퓨터에 랜섬웨어를 다운로드할 수 있는 일반적인 방법입니다. 주로 파일에 액세스할 수 없게 되거나 금전 지불을 요구하는 메시지를 표시되면 랜섬웨어 감염 사실을 알게 됩니다.
피싱: 피싱은 개인이나 조직이 신용 카드 번호, 암호와 같은 정보를 자발적으로 제공하도록 유인하는 행위입니다. 피싱의 목적은 피해자가 잘 알고 있는 명망 있는 기업으로 가장하여 중요한 데이터를 갈취하거나 손상하는 것입니다.
데이터 누출: 데이터 누출이란 조직 내부에서 외부 수신인에게 데이터가 고의로 또는 실수로 전송되는 행위입니다. 데이터 누출은 전자 메일, 인터넷 그리고 노트북이나 휴대용 스토리지 디바이스와 같은 디바이스를 사용하여 이루어질 수 있습니다. 파일과 문서가 사업장 바깥으로 반출되는 행위도 데이터 누출의 일종입니다.
과실: 과실이란 직원이 회사에 불이익을 유발하려는 의도는 없으나 고의로 보안 정책을 위반하는 행위를 가리킵니다. 예를 들어 액세스 권한이 없는 동료에게 중요한 데이터를 공유하는 행위, 보안이 적용되지 않은 무선 연결을 통해 회사 리소스에 로그인하는 행위를 들 수 있습니다. 또 다른 예로 다른 사람이 배지를 제시하지 않고 회사 건물에 입장할 수 있도록 하는 행위를 들 수 있습니다.
사기: 사기는 온라인의 익명성과 실시간 액세스 가능성을 활용하려는 교묘한 사용자에 의해 저질러지는 행위입니다. 이들은 보안이 침해된 계정과 도난된 신용 카드 번호를 사용하여 거래를 시도할 수 있습니다. 조직은 보증 사기, 환불 사기 또는 재판매인 사기의 피해자가 될 수 있습니다.
도난: 도난이란 도난된 데이터, 금전 또는 지적 재산으로 이어지는 내부 위협입니다. 도난은 개인적인 이익을 위해 그리고 조직에 해를 가하기 위해 행해집니다. 예를 들어 신뢰받는 공급업체가 다크 웹에서 고객의 사회 보장 번호를 판매하거나 고객에 관한 내부 정보를 사용하여 자신의 비즈니스를 시작하는 경우를 들 수 있습니다.
자연 재해: 자연 재해는 항상 예측할 수 있는 것이 아니므로 만약의 경우를 대비하여 미리 데이터를 보호할 수 있도록 준비해 두어야 합니다. 허리케인, 지진, 홍수나 그 밖의 유형의 재해가 발생했을 경우, 사업장 외부에 데이터의 백업을 보관해 두면 비즈니스 연속성 계획을 구현하는 데 도움이 됩니다.

데이터 보안 솔루션

중요한 데이터를 보호하려면 계층화된 접근 방식이 필요합니다. 이러한 관행을 함께 적용하면 조직의 전반적인 데이터 보안 태세가 강화됩니다.

방화벽

방화벽은 신뢰할 수 있는 네트워크와 신뢰할 수 없는 네트워크 사이의 장벽 역할을 합니다. 방화벽은 들어오고 나가는 트래픽을 모니터링하고, 미리 정의된 규칙에 따라 권한 없는 액세스를 차단합니다. 방화벽은 모든 데이터 보안 전략에서 가장 먼저 갖춰야 할 방어선 중 하나입니다.

바이러스 백신 소프트웨어

바이러스 백신 소프트웨어는 바이러스, 웜, 스파이웨어를 비롯한 악성 소프트웨어를 찾기 위해 시스템을 검사합니다. 데이터가 손상되거나 작업이 중단되기 전에 위협을 찾아내고 제거하는 데 도움이 됩니다. 새로운 위협으로부터 보호 상태를 유지하려면 정기적으로 업데이트하는 것이 중요합니다.

실시간 모니터링 도구

위험이 커지기 전에 식별하려면 상황을 실시간으로 파악할 수 있는 능력이 매우 중요합니다. 실시간 모니터링 도구는 네트워크, 시스템, 엔드포인트 전반에 걸쳐 발생하는 활동을 추적합니다. 이 도구는 비정상적인 동작을 찾아내고, 잠재적인 사이버 위협을 표시하고, 팀이 빠르게 대응할 수 있도록 경고를 제공합니다.

다단계 인증

MFA(다단계 인증)는 사용자가 알고 있는 것, 가지고 있는 것 또는 신체적 특징처럼 두 가지 이상의 요소로 신원을 확인하도록 요구해 보안을 한층 더 강화합니다. 암호처럼 한 가지 요소가 노출되더라도 권한 없는 액세스를 막는 강력한 보호 계층을 제공합니다.

2단계 인증

2FA(2단계 인증)는 가장 일반적인 MFA 유형입니다. 암호와 휴대폰으로 전송된 코드, 카드와 PIN 또는 암호와 지문처럼 정확히 두 가지 요소를 사용합니다.

제로 트러스트 프레임워크

제로 트러스트는 사용자나 디바이스를 기본적으로 신뢰하지 않는 보안 모델입니다. 이 모델은 ID, 장치 상태, 액세스 컨텍스트를 계속 확인해야 합니다. 제로 트러스트는 필요한 최소한의 액세스만 허용하고 이를 계속 검증해 노출 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.

데이터 보안 및 규정 준수

데이터 보안과 규정 준수는 책임 있는 정보 관리에 꼭 필요한 요소입니다. 규제 프레임워크는 조직이 중요한 데이터를 어떻게 처리해야 하는지 정의하며, 개인 정보를 보호하고, 위험을 줄이고, 벌금을 피하는 데 도움이 됩니다. 이러한 표준을 준수하는 기업은 운영 무결성을 유지하고 법적 의무를 충족할 수 있습니다. 다음은 조직의 데이터 관리와 보호 방식을 좌우하는 5가지 주요 규정입니다.

GDPR(일반 데이터 보호 규정)

GDPR은 유럽연합에서 개인의 개인 데이터를 수집하거나 처리하는 모든 조직에 적용됩니다. 데이터를 어떻게 사용하는지 투명하게 공개하도록 규정하고 있으며, 개인이 자신의 개인 정보를 통제할 수 있어야 하며, 침해를 막기 위한 강력한 보안 조치도 마련해야 합니다. 엄격한 GDPR 준수는 조직이 벌금을 피하고, 신뢰를 쌓고, 개인 데이터 처리에 대한 책임성을 보여 주는 데 도움이 됩니다.

EU 인공 지능법

EU 인공 지능법은 AI(인공 지능)를 위한 세계 최초의 종합 법적 프레임워크로서, EU에서 개발되거나 배포되는 AI가 안전하고 투명하며 기본권에 부합하도록 설계되었습니다. 이 법은 위험 기반 규제 모델을 도입합니다. 즉, 특정 유해 AI 관행은 금지하고, 고위험 시스템에는 엄격한 요구 사항을 적용하며, 대규모 언어 모델 같은 범용 AI 모델에는 의무를 부여합니다. 초기 시행은 2025년 2월 2일에 시작되었습니다. 특히 고위험 AI 시스템에 대한 주요 준수 의무는 2026년 8월 2일부터 적용되며, 최대 €3,500만 또는 전 세계 매출의 7%에 달하는 벌금이 부과될 수 있습니다.

HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act)

HIPPA는 미국에서 건강 정보를 보호하기 위한 기준을 제시합니다. 이 법은 의료 서비스 제공자, 보험사 그리고 이들의 비즈니스 파트너에 적용됩니다. 조직은 환자 데이터를 보호하고, 기밀성을 보장하며, 모든 침해를 보고할 수 있는 보호 조치를 구현해야 합니다.

PCI DSS(결제 카드 산업 데이터 보안 표준)

PCI DSS는 신용 카드 정보를 저장, 처리 또는 전송하는 모든 비즈니스에 적용됩니다. 이 표준은 암호화, 액세스 제어, 정기 보안 테스트를 포함해 결제 데이터를 보호하기 위한 기술적 및 운영적 요구 사항을 규정합니다.

CCPA(캘리포니아주 소비자개인정보보호규정)

CCPA는 캘리포니아 주민에게 자신의 개인 데이터에 대한 권리를 제공하며, 여기에는 어떤 데이터가 수집되는지 확인하고, 삭제를 요청하고, 데이터 공유를 거부할 수 있는 권리가 포함됩니다. 기업은 명확한 개인 정보 보호 고지를 제공하고, 무단 액세스나 오용으로부터 소비자 정보를 보호하기 위한 조치를 취해야 합니다.

새롭게 떠오르는 데이터 보안 추세

데이터 보안은 빠르게 변화하고 있습니다. 사이버 위협이 더 복잡해지고 환경이 더 분산됨에 따라 조직은 앞서 나가기 위해 새로운 전략과 기술을 도입하고 있습니다.

데이터 보안의 미래를 이끄는 주요 추세를 살펴보세요.

AI 기반 데이터 보안: AI는 보안 팀이 사이버 위협을 더 빠르고 정확하게 탐지하도록 돕습니다. AI는 사용자 행동, 네트워크 트래픽, 시스템 활동의 패턴을 분석해 침해를 알릴 수 있는 이상 징후를 찾아냅니다. AI는 자동화도 지원해 대응 시간을 줄이고 보안 운영 전반의 의사 결정을 개선합니다.
⁠DSPM(데이터 보안 태세 관리): DSPM은 조직이 민감한 데이터가 어디에 있는지, 누가 액세스할 수 있는지 그리고 어떻게 보호되고 있는지 파악할 수 있게 해 줍니다. 보안 제어의 공백을 찾아내고, 데이터 민감도와 노출 수준에 따라 위험의 우선 순위를 정하는 데 도움이 됩니다. DSPM은 데이터가 여러 플랫폼과 서비스에 걸쳐 분산되는 경우가 많은 클라우드 환경에서 특히 유용합니다.
⁠제로 트러스트 확장: 제로 트러스트는 더 이상 ID와 액세스에만 국한되지 않으며, 네트워크, 디바이스, 애플리케이션 전반으로 확장되고 있습니다. 이 모델은 사용자나 시스템을 기본적으로 신뢰하지 않으며, 대신 지속적인 검증을 요구합니다. 원격 근무와 하이브리드 환경이 표준이 된 오늘날과 같은 상황에서 제로 트러스트 아키텍처는 액세스를 제한하고 엄격한 제어를 적용해 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.
클라우드 네이티브 및 다중 클라우드 보안: 더 많은 데이터가 클라우드로 이동하면서, 조직은 여러 클라우드 플랫폼에서 작동하는 클라우드 네이티브 보안 도구를 도입하고 있습니다. 이러한 도구는 확장성에 맞게 설계되고, 클라우드 서비스와 통합되며, 실시간 파악 능력을 제공합니다. 효과적인 클라우드 데이터 보안 전략은 퍼블릭, 프라이빗, 하이브리드 환경 전반에서 민감한 정보를 보호합니다.
컴퓨터 ID 관리: 자동화가 늘어나면서 서비스 계정, API, 컨테이너 같은 비인간 ID도 함께 증가하고 있습니다. 이러한 컴퓨터 ID를 관리하는 일은 무단 액세스를 막고 시스템 간 안전한 통신을 보장하는 데 매우 중요합니다. 자격 증명을 추적하고, 인증하고, 주기적으로 교체하는 도구는 위험을 줄이고 통제를 유지하는 데 도움이 됩니다.

이러한 추세는 더 스마트하고 더 유연한 보안 전략으로 전환되고 있음을 보여 줍니다. 이러한 변화는 조직이 사이버 위협에 더 빠르게 대응하고, 데이터를 더 효과적으로 보호하고, 빠르게 변하는 디지털 환경에서도 규정을 준수하는 데 도움이 됩니다.

Microsoft Security 솔루션

Microsoft Security는 클라우드, 하이브리드, 온-프레미스 환경 전반에서 민감한 데이터를 보호하도록 돕는 포괄적인 보안 솔루션 제품군을 제공합니다. 이러한 솔루션은 복잡성을 더하지 않으면서 파악 능력, 제어, 규정 준수를 지원해 보안 팀이 다음 작업을 수행할 수 있도록 돕습니다.

중요한 데이터 분류 및 보호: Microsoft Purview는 환경 전반에 걸쳐 중요한 정보를 검색 및 분류하고, 레이블을 지정하는 데 도움이 됩니다. 일관된 보호 정책을 적용해 데이터를 보호하고 개인 정보 및 규제 요구 사항에 대한 규정 준수 상태를 유지합니다.
⁠사이버 위협 탐지 및 대응: Microsoft Defender는 엔드포인트, ID, 클라우드 애플리케이션을 실시간으로 보호합니다. 또한 보안 팀이 고급 사이버 위협을 조기에 탐지하고, 대응을 자동화하고, 전반적인 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.
ID 및 액세스 관리: 강력한 인증 제어는 사용자 ID를 확인하고 중요한 시스템에 대한 무단 액세스를 막는 데 꼭 필요합니다. Microsoft Entra는 다단계 인증, 조건부 액세스, 역할 기반 권한을 제공합니다. 이를 통해 하이브리드 및 클라우드 환경 전반에서 적절한 인원만 중요한 데이터에 액세스할 수 있습니다.
⁠활동 모니터링 및 인시던트 조사: Microsoft Sentinel은 클라우드 네이티브 SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리) 솔루션입니다. AI 기반 분석을 사용해 활동을 모니터링하고, 의심스러운 행동을 탐지하고, 대규모로 인시던트 응답을 자동화합니다.
⁠디바이스 및 애플리케이션 보안: Microsoft Intune은 보안 정책을 적용하고, 원격 관리를 지원하고, 회사 리소스에 대한 안전한 액세스를 제공해 모바일 디바이스와 앱의 기업 데이터를 보호합니다.

이러한 도구를 함께 사용하면 데이터 보안 태세를 강화하고, 진화하는 사이버 위협에 대한 노출을 줄이며, 여러 산업의 규정 준수 요구 사항을 충족하는 데 도움이 됩니다.

리소스

밝은 사무실의 책상에서 노트북으로 작업하는 사람과 뒤쪽에서 일하는 다른 사람.

솔루션

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제품

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데이터 보안 관리는 중요한 데이터가 보호되는 방식을 계획 및 조직하고, 통제하는 일을 말합니다. 여기에는 데이터의 무단 액세스, 오용 또는 손실을 막는 데 도움이 되는 정책, 절차, 도구가 포함됩니다.
일반적인 데이터 보안 유형에는 암호화, 액세스 제어, 침입 탐지 시스템, 데이터 마스킹, 토큰화, 보안 백업, 엔드포인트 보호가 있습니다. 각 방법은 서로 다른 방식으로 데이터를 보호하는 데 도움이 됩니다.
데이터 보안은 수명 주기 전반에 걸쳐 중요한 정보를 무단 액세스, 손실 또는 오용으로부터 보호합니다. 강력한 데이터 보안은 침해와 업무 중단의 위험을 줄이고, 고객과 파트너 조직의 신뢰를 유지하는 데 도움이 됩니다.
조직은 무단 공유를 막기 위해 실시간 모니터링, 암호화, 정책 같은 계층형 제어를 사용합니다. 엔드포인트 보호와 제로 트러스트 프레임워크는 시스템과 환경 전반에서 데이터를 안전하게 보호하는 데 도움이 됩니다. 이러한 조치를 함께 사용하면 위험을 줄이고 시스템 및 사용자 전반에 걸쳐 파악 능력을 높일 수 있습니다.
예를 들면 고객 데이터를 암호화하고, 역할 기반 액세스 제어를 사용하고, 중요도 레이블과 데이터 손실 방지를 적용하고, 침입 탐지 시스템을 배포하고, 제로 트러스트 원칙을 적용해 액세스를 제한하는 방법이 있습니다.

데이터 보안이란?

데이터 보안이 중요한 이유는 무엇인가요?

데이터 보안과 데이터 개인 정보 보호 비교

데이터 보안과 데이터 프라이버시가 함께 작동하는 방식

데이터 보안의 유형

데이터 보안 위험

데이터 보안 솔루션

방화벽

바이러스 백신 소프트웨어

실시간 모니터링 도구

다단계 인증

2단계 인증

제로 트러스트 프레임워크

데이터 보안 및 규정 준수

GDPR(일반 데이터 보호 규정)

EU 인공 지능법

HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act)

PCI DSS(결제 카드 산업 데이터 보안 표준)

CCPA(캘리포니아주 소비자개인정보보호규정)

새롭게 떠오르는 데이터 보안 추세

Microsoft Security 솔루션

Microsoft Security로 데이터 보호 및 관리

Microsoft Purview를 사용하여 데이터 보호

자주 묻는 질문

데이터 보안 관리란 무엇인가요?

데이터 보안에는 어떤 유형이 있나요?

데이터 보안이 중요한 이유는 무엇인가요?

데이터를 안전하게 보호하는 방법은 무엇인가요?

데이터 보안의 예로는 어떤 것이 있나요?

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